Examen_Econometrie
28
1. analiza regresiei econometrice Metoda regresiei analizează cu ajutorul unor expresii analitice denumite functii de regresie, modul în care variabila dependentă y evoluează în raport cu modificarea uneia sau a mai multor variabile independente x. Principalele tipuri de modele de regresie sunt: regresia unifactorială sau simplă (cu o singură variabilă factorială); regresia si corelatia curbilinie simplă (parabola de gradul II, hiperbola, funcŃie exponentială); regresia si corelatia multiplă care poate fi exprimată printr-o functie liniară sau o functie curbilinie. 2. Autocorelatia.Utilizarea.testul Durbin-Watson Autocorelaţia reprezintă corelaţia dintre erorile succesive şi de obicei înfăţişează faptul că o parte importantă a variaţiei variabilei dependente nu poate fi explicată. Când se constată autocorelaţie se caută alte variabile independente care să fie incluse în ecuaţia de regresie. Statistica (modelul) Durbin- Watson oferă un test standard pentru autocorelaţie. Statistica Durbin-Watson este o statistica de testare utilizată pentru a detecta prezenţa autocorelare în reziduale de la o analiză de regresie. Este numit după James Durbin şi Geoffrey Watson. Daca nu e este rezidual asociat cu observare la momentul t, atunci statistica de încercare este : Deoarece d este aproximativ egală cu 2 (1 - R), în cazul în care r este autocorelare eşantion de reziduurilor, [1] d = 2 indică faptul că nici o autocorelare. Valoarea d întotdeauna se află între 0 şi 4. În cazul în care statistica Durbin-Watson este substanţial mai mică de 2, există dovezi de corelaţie pozitivă a seriei. în cazul în care Durbin- Watson este mai mică de 1.0, poate exista un motiv de alarmă. Valori mici de d indica termeni de eroare succesive sunt, în medie, în valoare de aproape una de alta, sau corelat în mod pozitiv.
-
Upload
irina-comindaru -
Category
Documents
-
view
4 -
download
0
description
1. analiza regresiei econometriceMetoda regresiei analizează cu ajutorul unor expresii analitice denumite functii de regresie, modul în care variabila dependentă y evoluează în raport cu modificarea uneia sau a mai multor variabile independente x.Principalele tipuri de modele de regresie sunt:regresia unifactorială sau simplă (cu o singură variabilă factorială);• regresia si corelatia curbilinie simplă (parabola de gradul II, hiperbola, funcŃie exponentială);• regresia si corelatia multiplă care poate fi exprimată printr-o functie liniară• sau o functie curbilinie.
Transcript of Examen_Econometrie
1
1. analiza regresiei econometrice
Metoda regresiei analizeaz cu ajutorul unor expresii analitice denumite functii de regresie, modul n care variabila dependent y evolueaz n raport cu modificarea uneia sau a mai multor variabile independente x.
Principalele tipuri de modele de regresie sunt:
regresia unifactorial sau simpl (cu o singur variabil factorial);
regresia si corelatia curbilinie simpl (parabola de gradul II, hiperbola, funcie exponential);
regresia si corelatia multipl care poate fi exprimat printr-o functie liniar
sau o functie curbilinie.
2. Autocorelatia.Utilizarea.testul Durbin-Watson Autocorelaia reprezint corelaia dintre erorile succesive i de obicei nfieaz faptul c o parte important a variaiei variabilei dependente nu poate fi explicat. Cnd se constat autocorelaie se caut alte variabile independente care s fie incluse n ecuaia de regresie. Statistica (modelul) Durbin-Watson ofer un test standard pentru autocorelaie. Statistica Durbin-Watson este o statistica de testare utilizat pentru a detecta prezena autocorelare n reziduale de la o analiz de regresie. Este numit dup James Durbin i Geoffrey Watson. Daca nu e este rezidual asociat cu observare la momentul t, atunci statistica de ncercare este:
Deoarece d este aproximativ egal cu 2 (1 - R), n cazul n care r este autocorelare eantion de reziduurilor, [1] d = 2 indic faptul c nici o autocorelare.
Valoarea d ntotdeauna se afl ntre 0 i 4. n cazul n care statistica Durbin-Watson este substanial mai mic de 2, exist dovezi de corelaie pozitiv a seriei. n cazul n care Durbin-Watson este mai mic de 1.0, poate exista un motiv de alarm.
Valori mici de d indica termeni de eroare succesive sunt, n medie, n valoare de aproape una de alta, sau corelat n mod pozitiv.
n cazul n care d> 2 termeni succesive de eroare sunt, n medie, mult mai diferite n valoare unul de altul, de exemplu, corelate negativ. n regresii, acest lucru poate implica o subestimare a nivelului de semnificaie statistic.
Pentru a testa pentru autocorelare pozitiv la semnificaie, statistica de ncercare d este comparat cu inferior i superior valorile critice (D L, i d U, ):
n cazul n care d du, , exist dovezi statistice c termenii de eroare nu sunt n mod pozitiv autocorrelated.
n cazul n care dl,
